2012年数学建模之遗传算法(基本概念).ppt

遗传算法的基本概念 国防科技大学理学院数学系 成礼智 2011年夏季学期数学建模竞赛培训讲座 1 遗传算法简介 智能优化计算 简单实例 至下一代，适应度计算→选择→交叉→变异，直至满足终止条件。 1.4 遗传算法的基本操作 1 遗传算法简介 智能优化计算 函数优化 是遗传算法的经典应用领域; 组合优化 实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效; 自动控制 如基于遗传算法的模糊控制器优化设计、基于遗传算法的参数辨识、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设计和权值学习等; 1.5 遗传算法的应用 * 2011之遗传算法（基本概念） 1 遗传算法简介 1.1 遗传算法的产生与发展 1.2 生物进化理论和遗传学的基本知识 1.3 遗传算法的思路与特点 1.4 遗传算法的基本操作 1.5 遗传算法的应用 2 基本遗传算法 2.1 简单函数优化的实例 2.2 遗传基因型 2.3 适应度函数及其尺度变换 2.4 遗传操作——选择 2.5 遗传操作——交叉/基因重组 智能优化计算 2.6 遗传操作——变异 2.7 算法的设计与实现 2.8 模式定理 3 遗传算法的改进 3.1 CHC算法 3.2 自适应遗传算法 4 遗传算法的应用 4.1 解决带约束的函数优化问题 4.2 解决多目标优化问题 4.3 解决组合优化问题 4.4 遗传算法在模式识别中的应用 智能优化计算 1 遗传算法简介 智能优化计算 产生 早在50年代，一些生物学家开始研究运用数字计算机模拟生物的自然遗传与自然进化过程； 1963年，德国柏林技术大学的I. Rechenberg和H. P. Schwefel，做风洞实验时，产生了进化策略的初步思想； 60年代， L. J. Fogel在设计有限态自动机时提出进化规划的思想。1966年Fogel等出版了《基于模拟进化的人工智能》，系统阐述了进化规划的思想。 1.1 遗传算法的产生与发展 1 遗传算法简介 智能优化计算 产生 60年代中期，美国Michigan大学的J. H. Holland教授提出借鉴生物自然遗传的基本原理用于自然 和人工系统的自适应行为研究和串编码技术；1967年，他的学生J. D. Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法(Genetic Algorithms)”一词； 1975年，Holland出版了著名的“Adaptation in Natural and Artificial Systems”，标志遗传算法的诞生。 1.1 遗传算法的产生与发展 1 遗传算法简介 智能优化计算 发展 70年代初，Holland提出了“模式定理”（Schema Theorem），一般认为是“遗传算法的基本定理”，从而奠定了遗传算法研究的理论基础； 1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议，并且成立了国际遗传算法学会(ISGA，International Society of Genetic Algorithms)； 1.1 遗传算法的产生与发展 1 遗传算法简介 智能优化计算 发展 1989年，Holland的学生D. J. Goldherg出版了“Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning”，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述； 1991年，L. Davis编辑出版了《遗传算法手册》，其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中大量的应用实例。 1.1 遗传算